从行为到数据的特征发现方法

从行为到数据的特征发现方法

陈峰王秦辉（审计署京津冀办）

【摘要】审计发挥“免疫系统”功能要求审计人员迅速发现审计线索、及时查处重大违法违规问题，然而通过数据来还原经济行为再判断其合法性的传统计算机审计方法有其明显弊端，需要找到一种能够迅速抓住问题并及时发现和揭露正在发生的违法犯罪行为的方法。本文介绍了一种以行为分析为主、数据分析为辅的从行为到数据的特征发现方法，其过程一般是先假设存在某种行为，然后通过行为分析列举出可能的行为特征，然后通过数据分析来验证这些行为特征在数据中是否有反映，如果发现了对应的数据特征，那么就说明最初假设的行为是存在的，从而形成审计线索。本文还对该方法的三个实施步骤“行为特征分析”、“行为到数据的特征映射”以及“数据特征发现”进行了详细阐述。

【关键字】行为数据特征发现

前言

突出重点，捕捉疑点是审计线索特征发现的目标，在计算机审计中，需要通过数据分析来发现特征，进而确定审计线索。传统的数据分析方法是通过数据来还原经济行为再判断其合法性的方法，这种方法的弊端一是时效性差，对数据进行全面采集整理比较费时，难以快速抓住问题，不利于打开审计工作局面；二是如果数据采集不全面，则难以真实还原经济行为，无法抓住问题。

审计发挥“免疫系统”功能对计算机审计提出了更高的要求。需要找到一种方法，能够迅速抓住问题，及时发现、揭露和制止正在发生的违法犯罪行为。笔者和笔者的同事经过多年实践探索，以“从行为到数据”的思路来进行特征发现，取得了较好的效果。

一、案例分析

1. 案例简介

利用POS机套现是金融领域近年来出现的新型违法犯罪行为，除了影响正常的金融秩序，损害银行利益外，更重要的是为信用卡诈骗、洗钱等违法犯罪提供了便利条件，成为滋生其他金融犯罪的温床。公安部门对此类问题的查处通常是通过举报或者专项排查来获取案件线索，那么从审计角度出发，能否通过数据分析来发现案件线索呢？

在2010年的某商业银行审计调查中，审计人员积极运用计算机审计技术，通过特征总结、模型构建、数据分析、信息比对等方法，发现了胡某等12人组成的团伙利用12个空壳公司向银行申请POS机，并虚构交易为信用卡持卡人套现，涉嫌非法经营的案件线索。一是通过咨询银行相关专家、查阅互联网信息等方式获取大量利用POS机套现的案例素材，并进行科学分析，总结出从事POS机套现的商户其刷卡交易数据呈现出的短时间内刷卡交易笔数多、单笔金额大、间隔时间短、交易总额高等异常特征；二是根据总结出的异常特征构建套现型商户的特征模型，在通过银行获取的POS机商户刷卡交易数据上运行该模型，通过数据分析筛查出可疑商户；三是从账户资金流水入手，对资金的去向进行层层追查，进一步查明这些商户申请使用POS机的情况，锁定关联网；四是通过调取分析银行账户流水、查询税务申报情况、比对互联网相关信息等外部手段以及外部数据的分析，初步认定商户犯罪事实；五是对商户的账户流水继续追查，提示出刷卡交易资金通过层层划转被集中转入个别商户账户，之后又被转入若干个个人账户，最后通过ATM机或者柜台被取现的犯罪过程。该线索移交公安部门后，经过进一步侦查，最终刑拘了21名团伙成员，涉案金额超过5亿元。

2. 案例剖析

在本案例中，审计人员之所以能够从海量数据以及纷繁复杂的信息当中准确地发现线

索，而且在不惊动犯罪分子的情况下迅速掌握关键证据，主要在于审计人员较好地把握了套现型商户利用POS机进行套现的行为区别于一般商户利用POS机进行正常刷卡交易行为的特征，进而有针对性地获取相关数据，并通过特征发现从数据中找到了疑点。其关键在于首先是对利用POS机进行套现的犯罪行为进行了深入分析，总结出从事POS机套现的商户其刷卡交易的行为会表现出一些明显的特征，比如短时间内刷卡交易的笔数会比较多、每笔的交易金额都不会太小、没有真实的贸易背景等；再者是对这些犯罪行为在数据中的反映进行了深入分析，总结出套现商户的POS机刷卡交易数据会呈现出诸如交易时间间隔短、交易总额高、交易额与注册资本及进出货量明显不符、平均每笔交易额接近信用卡额度、账户中的资金被大量提现等特点；继而在相关数据中发现这些特征并进行分析取证，最终确定了审计线索。这是一个从行为到数据的特征发现过程，是这个案例成功的关键。

二、特征和特征发现

1. 什么是特征

审计之所以能够发现问题，首先要有审计线索，而审计线索往往是从一些蛛丝马迹中发现的，这些蛛丝马迹就是审计线索的特征表现。任何一项具体的活动都具有行为特征，这种行为特征又会转换为数据特征。

特征的概念?

所谓特征，是指可以作为事物特点的征象、标志等。对审计工作而言，特征就是被审计对象在经济、管理、社会等领域活动时产生的具有共通性、规律性、特殊性、异常性等区别于其他事物的征象与标志。特征的这种直接表现就是行为特征，其在数据中的反映就是数据特征，这些特征往往是发现审计线索的关键所在。

行为特征?

行为过程是需要和动机逐步实现的过程，无论是被审计对象的经济行为还是非经济行为，都是由其需要和动机相组合形成的，不同的需要和动机的结合必然导致不同的行为，不管是正常的行为还是异常的行为，都有一定的特点，这些区别不同行为的关键表现就是行为特征。

数据特征?

数据是用于载荷信息的物理符号，是信息的一种表现形式。被审计对象的经济活动及非经济活动都会产生大量的信息，对这些信息的记录、存储就形成了数据，分为数值型数据和非数据型数据两类。被审计对象在各种活动中的行为特征也会以某种形式反映在数据中，比如表现为某些特定的数据，或者是一些数据的组合排列，或者是数据结构的改变等等，这些都是数据特征。

行为特征和数据特征的关系?

从以上对行为特征和数据特征的概念分析中可以看出，被审计对象的各种活动产生了行为信息，这些信息以数据的形式表现出来，因此可以说行为特征决定了数据特征，数据特征反映了行为特征。

2. 特征发现过程

特征发现的概念?

本文所指的特征发现是以计算机处理为基础的信息化环境下的特征发现，因此审计人员面对的是电子数据。在此前提下，特征发现可以定义为从大量的数值型和非数值型数据中提取有用的信息和知识的过程。在信息化环境下，审计线索会通过电子数据表现出一定的特征，捕捉到这些特征并进而进行分析取证，是计算机审计发展到目前阶段的一种有效做法。这是一个从海量数据中提取符合条件的数据并获取相关信息的过程，是一种基于审计中间表的知识发现的技术。

特征发现过程?

所谓过程，是指事物进行或事物发展所经过的程序。审计线索特征发现的一般过程就是指为了达到最终发现审计线索特征这一目的而采用的步骤、程序。根据其步骤程序的不同，通常分为两种，一种是“从数据到行为”的发现过程，一种是“从行为到数据”的发现过程。

“从数据到行为”的发现过程是一种完全从数据分析角度出发的特征发现方法，力图通过数据分析来发现数据特征，然后在数据特征的基础上还原其对应的经济或非经济行为原貌，继而用法律法规来判断其行为的合法性，最终形成审计线索。

“从行为到数据”的发现过程是“从数据到行为”的逆过程，是一种以行为分析为主、数据分析为辅的特征发现方法。其过程一般是先假设存在某种行为，然后通过行为分析列举出可能的行为特征，然后通过数据分析来验证这些行为特征在数据中是否有反映，如果发现了对应的数据特征，那么就说明最初假设的行为是存在的，从而形成审计线索。

“从数据到行为”的发现方法通常需要全面采集被审计单位的各种数据，然后运用多种数据分析方法来进行特征发现，是一种开放发散的方法，而“从行为到数据”的发现方法则能够更加准确地聚焦到问题所在，迅速发现审计线索。

三、从行为到数据的特征分析方法

从行为到数据的特征分析方法一般分为三个步骤：行为特征分析、行为到数据的特征映射以及数据特征发现。在这里本文介绍的是运用该特征发现方法的思路，而不是单纯从技术的角度就技术讲技术，就方法讲方法。

1. 行为特征分析

行为特征分析就是在审计线索特征发现过程中首先要尽量分析列举出可能的行为特征表现。这不仅需要一定的经验积累，还需要对相关的资料、信息进行全面分析，从多角度入手总结出什么样的线索会通过什么样的行为特征和方式表现出来。在审计实践中，行为特征通常是从违法犯罪手段以及法律法规要素等方面来进行分析的。

从违法犯罪的手段来分析行为特征

在审计工作中，对违法犯罪行为的揭露是从发现审计线索开始的，这就需要审计人员根据这些违法犯罪的行为特征去捕捉审计线索，实践中比较直接有效的方法是针对违法犯罪的手段进行深入分析，进而总结出其行为特征。违法犯罪的手段对审计人员来说往往会有以下两种情况：

一是在以往的审计工作中出现过、查处过的。审计人员在长期的对各行业各种情况进行审计后，对发现的违法犯罪行为进行总结提炼，形成了非常宝贵的历史案例，在审计实践中，可以直接借鉴这些历史案例，总结出违法犯罪的行为特征。此外在对某类问题的反复审计过程中，审计人员往往能摸索、总结出业务的规律及问题的表征，在实践中掌握这些规律、抓住这种表征，从现象分析至实质，就可以较为准确地发现违法犯罪的行为特征。

以银行承兑汇票诈骗案件为例。近年来，银行承兑汇票业务发展迅速，成为银行中间业务的主要品种之一。按我国现行政策的规定，申请开票的企业必须具备两个条件，一是有真实的贸易背景，二是必须提供足够的保证金，到期必须归还银行的欠款。根据以往的审计案例及经验，一些不法企业为了达到骗取银行票据的目的，往往采取虚构贸易的手法，前笔开票欠款到期后，又采取滚动开票的方法，开新还旧。在对银行的承兑汇票业务进行审计时，审计人员通过深入分析历史案例中不法企业骗取银行票据所采用的手段，总结出违规滚动签发银行承兑汇票通常具有以下三个基本特征：一是前一笔承兑汇票的到期日与后一笔的出票日相同或相近；二是为了套取银行资金，一般采取保证、抵押、质押的担保方式，而不是全额保证金；三是一般没有真实贸易背景。因此，只要以到期日和出票日的时间间隔、担保方式、企业经营范围为基本判断要素，就能进一步验证是否存在滚动签发无真实贸易背景银行承兑汇票的问题。

另一种则是审计人员还未接触过、新出现的。随着审计职能的转变，审计人员面对的情

形越来越复杂，面对的新生事物也越来越多，一些各行业中的新型违法犯罪行为可能还未在审计工作中被发现揭露过。在没有历史案例能够借鉴的情况下，审计人员需要大胆假设、合理虚拟违法犯罪行为，通过各种渠道获取、了解、掌握相关的业务信息，对这些信息深入分析后，梳理出对应的违法犯罪过程将会形成一个怎样的行为链条，总结出该链条上关键环节的行为特征。前面提过的POS机套现案例就是这种情况。POS机套现犯罪的技术含量较高、手法隐蔽，查处难度较大，也是审计人员在金融审计领域中遇到的新问题，在此案例中，审计人员通过科学分析总结出此犯罪行为的特征，再将行为特征落实到数据特征中，最终发现审计线索。

从法律法规的要素来分析行为特征

当违法犯罪行为本身比较隐蔽，或者具有很强的伪装性，利用了知识或者行业漏洞，钻法律法规的空子，不易察觉时，直接通过分析违法犯罪的手段来发现行为特征会比较困难，此时可以进行换位思考，从法律法规的要素来分析行为特征，即在各种法律法规的约束下，从事违规行为的当事人可能会采取哪些手段来进行违法违规活动，进而分析总结出行为特征。

以骗取征地拆迁补偿款案件为例。近年来，在一些土地收储项目和建设项目中，诈骗征地拆迁补偿款的案件时有发生。审计工作也很关注此类问题，但由于审计时被征地块的拆迁工作往往已经完成，很多实物证据已经不复存在，发现线索十分困难。在某审计项目中，审计人员认真分析了相关的法律法规，其中一个文件《关于城市拆迁房屋拆迁补助费有关规定的批复》让审计人员找到了突破口。该文件第五条规定：“因拆迁非住宅房屋造成停产、停业经济损失的，对被拆迁人根据被拆迁房屋的区位、使用性质，按照每平方米建筑面积500元至1500元给予一次性停产停业综合补助费”，根据这条规定，可以看出综合补助费是以造成被拆迁企业停产、停业经济损失为前提条件的，因此企业提供的工商营业执照和完税凭证将是确定其企业腾退综合补助费的重要依据，那么不符合规定的无正常经营的企业要想骗取综合补助费，提供的工商营业执照和完税凭证肯定是虚假的。由此分析，企业骗取腾退综合补助费的行为特征就是伪造或变造工商营业执照和完税凭证等重要凭据。

无论是从违法犯罪的手段来分析行为特征还是从法律法规的要素来分析行为特征，都是为了更准确快速地捕捉到违法犯罪活动的行为特征，为进一步发现审计线索打下基础。这两种方法是相辅相成的，在审计实践中，通常将两种方法结合应用，取得更好的效果。

2. 行为到数据的特征映射

因为数据是对行为的记录，是对行为信息的反映，因此行为和数据之间存在对应关系，相应地，行为特征也将在数据中留下痕迹，形成数据特征。在审计中，要将行为特征转化为数据特征，就是要找出行为到数据的特征映射，基本方法是首先采集行为特征所对应的数据；其次确定与行为特征直接对应的关键字段；然后模拟行为特征所决定的数据特征。

例如在银行承兑汇票的案例中，滚动开票的基本行为特征是前一笔承兑汇票的到期日与后一笔的出票日相同或相近，那么在做进一步的数据分析时，只需采集与银行承兑汇票业务相关的电子数据“承兑合同表”和“出票人基本信息表”。在这些签发银行承兑汇票数据中，应重点关注同日滚动，即前一笔承兑汇票的到期日与后一笔银行承兑汇票的出票日相同的记录，因为此种滚动签发的方式实际上承兑申请人没有对上一笔银行承兑业务进行解付，因此，确定与该行为特征直接对应的关键字段有客户名称、汇票金额、出票日期以及到期日期等，据此生成所需的审计中间表——“承兑汇票信息表”。滚动开票的行为特征在该表中就映射为客户名称相同、汇票金额相同、同日滚动开票的数据特征。

3. 数据特征发现

通过以上两个步骤，将问题的表征转化为特定的数据特征，接下来就是用适当的技术和方法直接寻找表现特征的可疑数据，从而指导进一步的延伸审计。这个过程是通过运用计算

机查询语言或多维分析方法等相应技术来寻找符合相关特征的数据，或验证数据的发展趋势是否与通常的规律相一致的过程。

数据特征的表现形式大致分为三种，一是表现在数据内容上，如特征会表现为某条记录的值大于既定的阈值；二是表现在数据结构上，如航空运输企业中，收入结算数据结构中“净额”字段的存在可能是暗扣销售的一个特征表现；三是表现在信息系统上，如果信息系统管理不完善、存在非法模块、设计有缺陷存在漏洞等，都会导致数据之间的逻辑关系或者勾稽关系不一致。

计算机技术和方法在数据特征发现中扮演着十分重要的角色，在审计实践中，SQL查询分析和多维分析已经得到了广泛的应用，SQL查询分析是审计人员在审计过程中根据不同的分析需要，通过编写SQL语句设置各种条件对数据进行查询分析；多维分析支持审计人员从不同的角度快速灵活地对数据库中的海量数据进行多角度查询和分析，并以直观易懂的形式将查询和分析结果展现给审计人员。在以上几个案例中，审计人员熟练运用SQL查询分析技术，根据分析出的数据特征在相关数据中迅速发现了疑点数据，并通过进一步的分析取证，锁定了审计线索，最后揭露了违法犯罪行为。

近年来，随着审计实践的发展，上述传统分析技术在很多项目中已经不能完全满足我们的全部需求，为了能够在缺乏审计经验的情况下对海量数据进行特征挖掘，为了能够处理非数值型数据等等，诸如数据挖掘、非数值型数据的文本挖掘、征兆发现、探索性数据分析等技术也逐渐在审计实践中得到研究并应用起来。

结语

无论是“从行为到数据”还是“从数据到行为”，都是审计线索特征发现的重要方法。相较而言，从行为到数据的特征发现方法只需采集特定的相关数据进行分析，不必等待数据采集完全，具有很强的针对性，能够迅速发现审计线索，及时发现违法犯罪行为，有利于审计突破，发挥免疫系统功能。但是该方法也有其一定的局限性，因为不是进行全面的数据分析，因而不能反映被审计单位的全面情况，同时对审计人员要求比较高，需要有丰富的审计经验和对犯罪手段以及法律要点清晰的认识。

从行为到数据的特征发现方法主要应用于查处重大违法违规问题，审计实践中应与其他方法相结合，相辅相成，才能取得更好的效果。应用该方法多数情况下只是发现审计线索，揪出线头，还需要审计人员再做大量的延伸审计工作，顺藤摸瓜，才能最终发现大案要案。

用户点击行为模型分析

数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测

...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)

一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识

文本特征提取方法

https://www.wendangku.net/doc/db15105800.html,/u2/80678/showart_1931389.html 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分值最高的作为特征词，这就是特征抽取(Feature Selection)。

特征提取方法

4.2.2 特征提取方法 图像经过一系列的预处理之后，原来大小不同、分布不规则的各个字符变成了一个个大小相同、排列整齐的字符。下面接要从被分割归一处理完毕的字符中，提取最能体现这个字符特点的特征向量。将提取出训练样本中的特征向量代入BP网络之中就可以对网络进行训练，提取出待识别的样本中的特征向量代入到训练好的BP网络中，就可以对汉字进行识别。 特征向量的提取方法多种多样，可以分为基于结构特征的方法和基于像素分布特征的方法，下面给予简单介绍，并说明本文所用的方法。 （1）结构特征。结构特征充分利用了字符本身的特点，由于车牌字符通常都是较规范的印刷体，因此可以较容易地从字符图像上得到它的字符笔画信息，并可根据这些信息来判别字符。例如，汉字的笔画可以简化为4类：横、竖、左斜和右斜。根据长度不同又可分为长横、短横、长竖和短竖等。将汉字分块，并提取每一块的笔画特征，就可得到一个关于笔画的矩阵，以此作为特征来识别汉字。 （2）像素分布特征。像素分布特征的提取方法很多，常见的有水平、垂直投影的特征，微结构特征和周边特征等。水平、垂直投影的特征是计算字符图像在水平和垂直方向上像素值的多少，以此作为特征。微结构法将图像分为几个小块，统计每个小块的像素分布。周边特征则计算从边界到字符的距离。优点是排除了尺寸、方向变化带来的干扰，缺点是当字符出现笔划融合、断裂、部分缺失时不适用。 ①逐像素特征提取法 这是一种最简单的特征提取方法。它可以对图像进行逐行逐列的扫描，当遇到黑色像素时取其特征值为1，遇到白色像素时取其特征值为0，这样当扫描结束后就获得一个维数与图像中的像素点的个数相同的特征向量矩阵。 这种特征提取方法的特点就是算法简单，运算速度快，可以使BP网络很快的收敛，训练效果好，更重要的是对于数字图像这样特征较少的图像，这种方法提取的信息量最大，所以对于本系统来说，这种方法较为适用。但是它的缺点也很明显，就是适应性不强，所以本文没有选用这种方法。 ②骨架特征提取法

用户行为分析

一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？

图像特征提取方法

图像特征提取方法 摘要 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 至今为止特征没有万能和精确的图像特征定义。特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定。特征是一个数字图像中“有趣”的部分，它是许多计算机图像分析算法的起点。因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定。因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”：同一场景的不同图像所提取的特征应该是相同的。 特征提取是图象处理中的一个初级运算，也就是说它是对一个图像进行的第一个运算处理。它检查每个像素来确定该像素是否代表一个特征。假如它是一个更大的算法的一部分，那么这个算法一般只检查图像的特征区域。作为特征提取的一个前提运算，输入图像一般通过高斯模糊核在尺度空间中被平滑。此后通过局部导数运算来计算图像的一个或多个特征。 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。当光差图像时，常 常看到的是连续的纹理与灰度级相似的区域，他们相结合形成物体。但如果物体的尺寸很小 或者对比度不高，通常要采用较高的分辨率观察：如果物体的尺寸很大或对比度很强，只需 要降低分辨率。如果物体尺寸有大有小，或对比有强有弱的情况下同事存在，这时提取图像 的特征对进行图像研究有优势。 常用的特征提取方法有：Fourier变换法、窗口Fourier变换（Gabor)、小波变换法、最 小二乘法、边界方向直方图法、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取等。

设计内容 课程设计的内容与要求（包括原始数据、技术参数、条件、设计要求等）：一、课程设计的内容 本设计采用边界方向直方图法、基于PCA的图像数据特征提取、基于Tamura纹理特征的纹理特征提取、颜色直方图提取颜色特征等等四种方法设计。 （1）边界方向直方图法 由于单一特征不足以准确地描述图像特征,提出了一种结合颜色特征和边界方向特征的图像检索方法.针对传统颜色直方图中图像对所有像素具有相同重要性的问题进行了改进,提出了像素加权的改进颜色直方图方法;然后采用非分割图像的边界方向直方图方法提取图像的形状特征,该方法相对分割方法具有简单、有效等特点,并对图像的缩放、旋转以及视角具有不变性.为进一步提高图像检索的质量引入相关反馈机制,动态调整两幅图像相似度中颜色特征和方向特征的权值系数,并给出了相应的权值调整算法.实验结果表明,上述方法明显地优于其它方法.小波理论和几个其他课题相关。所有小波变换可以视为时域频域的形式，所以和调和分析相关。所有实际有用的离散小波变换使用包含有限脉冲响应滤波器的滤波器段(filterbank)。构成CWT的小波受海森堡的测不准原理制约，或者说，离散小波基可以在测不准原理的其他形式的上下文中考虑。 通过边缘检测，把图像分为边缘区域和非边缘区域，然后在边缘区域内进行边缘定位．根据局部区域内边缘的直线特性，求得小邻域内直线段的高精度位置；再根据边缘区域内边缘的全局直线特性，用线段的中点来拟合整个直线边缘，得到亚像素精度的图像边缘．在拟合的过程中，根据直线段转角的变化剔除了噪声点，提高了定位精度．并且，根据角度和距离区分出不同直线和它们的交点，给出了图像精确的矢量化结果 图像的边界是指其周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合，边界广泛的存在于物体和背 景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征．边界方向直方图具有尺度不变性，能够比较好的 描述图像的大体形状．边界直方图一般是通过边界算子提取边界，得到边界信息后，需要表征这些图像的边 界，对于每一个边界点，根据图像中该点的梯度方向计算出该边界点处法向量的方向角，将空间量化为M级， 计算每个边界点处法向量的方向角落在M级中的频率，这样便得到了边界方向直方图． 图像中像素的梯度向量可以表示为[ ( ，)，)，( ，)，)] ，其中Gx( ，)，)，G ( ，)，)可以用下面的

《组织行为学》课后习题答案完整版-第五章激励理论及其应用

第五章激励理论及其应用 一、简答题 1.什么是双因素激励理论？如何将保健因素转化为激励因素？ 答：双因素激励理论的基本观点： （1）传统理论认为，“满意”的对立面是“不满意”，但双因素理论认为“满意”的对立面是“没有满意”，“不满意”的对立面是“没有不满意”。 （2）那些使员工对工作感到不满意的因素主要是与工作环境相联系的保健因素。保健因素主要起预防作用。保健因素包括工作本身、认可、成就和责任、进步、晋升等。在工作激励中，保健因素的满足主要是避免员工的不满意。 （3）那些使员工感到满意的因素主要是与工作内容相联系的激励因素。激励因素包括公司政策和管理、监督、薪水、工作条件、安全以及人际关系等。只有对激励因素的满足才能真正达到激励员工的目的。 将保健因素转化为激励因素的措施有：（1）精神激励是最长久，通过有效的领导、积极向上的企业文化、个人参与、多元化价值观等事业留人、也可通过绩效管理、行业发展、职业的优越感、绩效激励等情感留人；（2）个人目标和公司目标结合；（3）帮助员工做好职业规划；（4）制定较为灵活的薪酬策略，与工作发展前途对应等 2.内容型激励理论主要包括马斯洛的需要层次理论、奥尔德弗的ERG理论、赫兹伯格的双因素理论和麦克利兰

的成就需要理论，试对它们进行比较。 答：ERG理论是在需要层次论基础上的发展主要表现在： (1)马斯洛的需要层次论是建立在满足——上升的基础上的。也就是说一旦较低层次需要已经得到满足，人们将进到更高一级的需要上去；而ERG 论不仅体现满足——上升的方面，而且也提出了遇挫折——倒退这一方面。挫折——倒退说明较高的需要未满足或受到挫折的情况下，更着重或把更强烈的欲望放在一个较低层次的需要上。 (2)需要层次论认为，每一个时期只有一种突出的需要；而ERG 论指出在任何一个时间内可以有一个或一个以上的需要发生作用。 (3)需要层次论认为，人的需要是严格地按由低到高逐级上升的, 不存在越级，也不存在由高到低的下降；而ERG论则指出，人的需要并不一定严格按由低到高发展的顺序，而是可以越级的。 (4)需要层次论认为，人类有五种需要，它们是生来就有的，是内在的；而ERG论则认为，只有三种需要，其中有生来就有的，也有经过后天学习得到的。 (5) ERG论在一定程度上修正了马斯洛的需要层次理论弥补了需要层次理论的不足，更符合现实社会中人们的行为特点。 成就激励论是在需要层次论基础上的升华主要表现在： (1)着重点不同。需要层次论研究从低到高顺序的五种需要；而成就激励论不研究人的基本生理需要，主要研究在人的生理需要基本得到满足的前提条件下，人还有哪些需要。 (2)认识度不同。需要层次论认为五种需要都是生来就有的，是内在的；

肺结节检测中特征提取方法研究

小型微型计算机系统ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｉｎｅｓｅＣｏｍｐｕｔｅｒＳｙｓｔｅｍｓ２００９年１０月第１０期Ｖ０１．３０Ｎｏ．１０２００９ 肺结节检测中特征提取方法研究 何中市１，梁琰１，黄学全２，王健２ １（重庆大学计算机学院，重庆４０００４４） ２（第三军医大学西南医院放射科，重庆４０００３８） Ｅ—ｍａｉｌ：ｚｓｈｅ＠ｃｑｕ．ｅｄｕ．ｃａ 摘要：计算机辅助诊断（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ—ＡｉｄｅｄＤｉａｇｎｏｓｉｓ，ＣＡＤ）系统为肺癌的早期检测和诊断提供了有力的支持．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，结合专家提供的知识，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、肺结节形态、纹理、空间上下文特征等几个方面，对关键的医学征象进行图像分析，从而实现对ＲＯＩ（ＲｅｇｉｏｎｓｏｆＩｎｔｅｒｅｓｔ）区域的特征提取和量化；提出特征提取的评价方案，实验结果表明，本文提取的特征提取方案是有效的．利用本文提取的特征，肺结节检测正确率达到９３．０５％，敏感率为９４．５３％． 关键词：孤立性；肺结节；特征提取；ＣＴ图像；特征评价 中图分类号：ＴＰ３９１文献标识码：Ａ文章编号：１０００—１２２０（２００９）１０—２０７３－０５ ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅＦｅａｔｕｒｅＥｘｔｒａｃｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｆｏｒＳＰＮｓＤｅｔｅｃｔｉｏｎ 腼Ｚｈｏｎｇ—ｓｈｉｌ，ＬＩＡＮＧＹａｎｌ，ＨＵＡＮＧＸｕｅ—ｑｕａｎ２，ＷＡＮＧＪｉａｎ２ １（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ｃ‰增幻增Ｕｎｉｖｅｒｓ毋，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４，Ｃｈｉｎａ） ２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏｌｏｇｙ，Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ丑却池ｚ，ＴｈｉｒｄＭｉｌｉｔａｒｙＭｅｄｗａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＣｈｉｎｅｓｅＰＬ４，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００３８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｍａｇｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｈａｖｅｐｒｏｖｅｄｔｏｂｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｏｒｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ７ｄｉａｇｎｏｓｉｓｏｆｐｕｂｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｐｒｅｓｅｎｔａｓｔｒａｔｅｇｙｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｉｑｕｅａｉｍｅｄａｔＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ（ＳＰＮ）ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｉｎｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅ，３６ｆｅａｔｕｒｅｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｃｏｎｔａｉｎｅｄ３ｇｒｅｙｌｅｖｅｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１６ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌｆｅａｔｕｒｅｓ，１０ｔｅｘｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓａｎｄ７ｓｐａｔｉａｌｃｏｎｔｅｘｔｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｎｄｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ（ＳＶＭ）ｒｕｎｎｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｆｅａｔｕｒｅｓａｃｈｉｅｖｅｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ，ｗｉｔｈａｒｅ－ｓｕｉｔｏｆ９３．０５％ｉｎｎｏｄｕｌｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙａｎｄ９４．５３％ｉｎｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｓｏｌａｔｅｄ；ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＣＴｉｍａｇｅｓ；ｆｅａｔｕｒｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ １引言 近几年，随着影像检查技术的改进，临床结果初步证明ＣＴ扫描是检测早期无症状肺癌最有效的影像学方法。１Ｊ．肺部疾病在ＣＴ影像上通常表现为孤立性肺结节（ＳｏｌｉｔａｒｙＰｕｌ—ｍｏｎａｒｙＮｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮｓ），因此，对孤立性肺结节的检测和识别是对肺部疾病诊断最重要的途径．计算机辅助诊断系统一方面，大大减轻了医生的工作量，提高了工作效率；另一方面，使影像诊断更加客观化，提高诊断的效率和正确效率．因此，用计算机进行肺结节辅助诊断，提取肺结节特征，检测肺结节，是具有十分重要的意义和研究价值的． 在孤立性肺结节自动识别中，肺结节的特征提取及表示是其关键问题之一，它是进行识别的重要手段．关于肺结节检测方法有很多。２…，但对肺结节医学征象描述并不充分．目前一般常用面积、周长等形态方面进行肺结节特征提取．对肺结节的形态、全局、局部上下文特征以及病理征象的分析不足，使得特征提取描述不到位，影响识别准备率．同时也欠缺对识别结果的解释．正因为对提取的特征与肺结节医学征象问的对应关系分析不足，无法对识别结果进行医学知识上的解释， 特征提取特征评价 懂歪母 Ｉ里斗１显查鲎堑卜＿倒１Ｊ躺ｌ 帽霭瓣｜｜描述程度ｌ １絮嚣卜 ｌＪｓ、，Ｍ识 －－｜别性能 图１ＳＰＮｓ诊断框架图 Ｆｉｇ．１ＯｖｅｒｖｉｅｗｏｆＳＰＮｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 而只有”是”或”否”的识别结果，无法给医生提供更多的信息．本文围绕以上几个问题，意在提供全面的、系统的量化信息，便于医学专家诊断的客观化、效率化．本文对孤立性肺结节特征提取问题进行研究．通过对肺结节和肺内各组织在序列ＣＴ图像上的医学征象分析和研究对比，提出了肺结节特征提取总体方案．该方案分别从肺部ＣＴ图像的灰度特征、形 收稿日期：２００８－０８－３０基金项目：重庆市重大科技专项项目（ＣＳＴＣ，２００８ＡＢ５０３８）资助；重庆市自然科学基金项目（ＣＳＴＣ，２００７ＢＢ２１３４））资助．作者简介：何中市，男，１９６５年生，博士，教授，研究方向为人工智能、机器学习与数据挖掘等；梁琰，女，１９８２年生，博士研究生，图像处理、模式识别；黄学金，男，１９６６年生，博士，副教授，研究方向为影像诊断和介入放射学；王健，男，１９６４年生，博士，教授，研究方向为影像诊断和介入放射学．

淘宝用户行为数据分析(例)

淘宝用户行为数据分析报告（例）

01 分析背景 选取了2017年11月25日至2017年12月3日之间，有行为的约500名随机用户的所有行为（行为包括点击、购买、加购、喜欢），数据量约5万，分析了用户行为与商品规律。 02 分析思路

03 分析过程 3.1 前提 数据来源：阿里天池。 分析工具：MySQL 8.0，Navicat for MySQL。绘图工具：Excel。 对数据进行数据清洗后再进行进一步分析，处理过程略，下文中仅显示数据处理后结果，不展示处理过程。 3.2 整体数据 3.2.1 数据体量 3.2.2 整体数据概览 3.2.3 日均数据概览

从图中数据可以看出，12月2日和12月3日的日访客数和点击数较前几日更多，可能由于这两日为周末，且双十二临近，但访客数与点击数的提升并未影响成交量，因缺少后续数据，故暂时推测为这是为双十二活动预热。 3.3 用户分析 3.3.1 复购率和跳失率

复购率=购买次数>1的用户/所有购买用户 跳失率=点击次数为1的用户/所有点击用户 从复购率可以看出，一半以上的用户有复购行为，且跳失率为0，说明淘宝对用户有足够的吸引力，让用户停留。 因仅有9天的数据，对用户复购时间特征没有足够的数据进行分析，因此没有对复购时间特征进行分析。 3.3.2 用户行为分析 用户行为可分为四种：点击、收藏、加购、购买，对这四类行为进行分析。

因用户购买途径有4种：点击-购买；点击-收藏-购买；点击-加购-购买；点击-收藏-加购-购买。因此，从上图中暂时无法判断点击、收藏、加购与成交数的关系，需进一步分析。 将用户成交方式分为四类：仅有点击行为；仅有收藏行为；既有收藏行为又有加购行为；仅有加购行为。分别计算出这四类人群的成交率。成家率=有下单行为的该类用户/该类用户总人数。可以看出，有收藏加购行为的和仅加购用户的购买率相较另外两者更高，因此，可以推测，用户的加购行为在一定程度上可以提高成交率。 3.3.3 用户时间分布分析 以日为单位对用户行为进行分析，可以看出，加购量与点击量几乎呈正相关趋势，收藏数与点击数相关性也较好，而购买量则与其他量没有呈现出明显的相关性。由前文我们已经推测，12月2日与12月3日点

文本特征提取方法研究

文本特征提取方法研究 ______________________________________________________ 一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含足够的信息以反映文本的特征,又不至于过于复杂使学习算法无法处理。在浩如烟海的网络信息中,80%的信息是以文本的形式存放的，WEB文本挖掘是WEB内容挖掘的一种重要形式。 文本的表示及其特征项的选取是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息，即对文本进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。目前人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。 目前有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。 在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言，词比字具有更强的表达能力，而词和短语相比，词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此，目前大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项，称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式，用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算。如果把所有的词都作为特征项，那么特征向量的维数将过于巨大，从而导致计算量太大，在这样的情况下，要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数，以此来降低向量空间维数，从而简化计算，提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值，然后按评分值对这些特征进行排序，选取若干个评分

数据挖掘中特征提取的分析与应用

数据挖掘中特征提取的分析与应用

摘要:数据挖掘中需要对数据进行各种分析，在一切分析前需要做好数据预处理。然而经过数据清理、数据集成、数据变换后，数据集仍然会非常大！在海量的数据上直接进行复杂的数据分析与挖掘将需要很长时间，使得这种分析不现实或不可行。数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近于保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。通过这种方法从大量特征中提取出最具有代表性的特征根据需要分析有用的信息。随着社会的发展，传统的基于信物或口令的安全系统显得越来越脆弱，不能够满足现代安全系统的需要。基于特征提取的指纹识别随之产生，在众多的指纹属性中提取端点和分叉点两大明显特征，进行数据挖掘与分析。 关键词:数据挖掘；数据预处理；数据归约；维归约；特征提取；指纹识别 前言:数据挖掘中需要对数据进行各种分析，在一切分析前需要做好数据预处理。然而经过数据清理、数据集成、数据变换处理后，数据集仍然会非常大！在海量的数据上直接进行复杂的数据分析与挖掘将需要很长时间，使得这种分析不现实或不可行。此时数据归约技术显得尤为重要，通过数据归约技术的数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩、离散化和概念分层产生策略将数据集归约表示，保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同或几乎相同的分析结果。通过这种方法从大量特征中提取出最具有代表性的特征根据需要分析有用的信息。数据挖掘中的特征提取被广泛应用，其中指纹识别则是最典型的应用。 正文：数据挖掘中的特征提取的分析与应用经过数据清理、数据集成、数据变换预处理后，数据量仍然会很大，直接进行分析，肯定会降低挖掘过程的速度和效率。而通过数据归约的数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩等策略可以‘压缩’数据集，而又不损害数据挖掘的结果。 简而言之，数据归约是通过聚集、删除冗余特性或聚类的方法来压缩数据。数据立方体聚集是作用于数据立方体中的数据；维归约可以检测并删除不相关、弱相关或冗余的属性或维；数据压缩使用编码机制压缩数据集；数值压缩用替代的、较小的数据表示替换或估计数据。本文就维归约的特征提取进行详尽的分析与应用说明，首先介绍维归约的概念。 一、维归约 用于数据分析的数据可能包含数以百计的属性，其中大部分属性与挖掘任务不相关，是冗余的。尽管领域专家可以挑选出有用的属性，但这可能是一项困难而费时的任务，特别是当数据的行为不清楚的时候更是如此。遗漏相关属性或留

版自考组织行为学第五章章节真题及

一、单项选择题 （201610）9、个体与个体，或个体与群体间相互依存、相互激励的社会心理现象是（C）5A、情绪认同B、心理相容C、共生效应D、文化维系（201610）10、团队成员之间相互交往的根基是（B）5 A、以关系为导向 B、以任务为导向 C、以利益为导向 D、以信仰为导向 （201610）11、每个团队都会'以不同的建立方法经历三个发展阶段，即组建期、激荡期和（A）5 A、规范期 B、成熟期 C、稳固期 D、衰退期 二、多项选择题 （201610）28、虚拟团队的特征有（ACD）5 A、团队成员有共同的目标 B、团队成员的地理位置具有集中性 C、团队釆用电子沟通方式 D、团队具有宽泛型的组织边界 E、团队成员心理相容 三、名词解释 （201704）33、共生效应5 答：共生效应是指个体与个体，或个体与群体间相互依存，相互激励的社会心理现象。 （201710）33、心理相容5

答：是指群体成员之间心理上的互相理解、容纳和协调，即群体成员间的心理流和心理面处于一个同频同振的心理场中，一个人或者若干人的行为会引起群体的肯定性反应。 四、简答题 （201704）39、简述虚拟团队的作用。5 答：（1）虚拟团队允许分散性组织最大限度地发挥其专长，而不需要实质性的个体物理流动。 （2）虚拟团队允许组织将不同文化、不同商务习惯的多种意见统一起来以避免发生逆生产效率的现象。它的有利之处包括成本的降低、周转时间的下降、远程成员间的整合等。 （3）虚拟团队为在复杂的经营环境中，通过跨组织的宽泛联合、协调完成复杂的商业任务提供了一个重要的机会。 （201710）39、简述团队的特征。5 答：（1）价值观共识化。 （2）团队工作的主旨是委托和授权。 （3）团队成员平等、信任、注重交流。 （4）xx的员工是团队的关键。

数据挖掘中用于分类的时序数据特征提取方法

计 算 机 系 统 应 用 https://www.wendangku.net/doc/db15105800.html, 2012 年 第21卷 第 10 期 224 专论 ·综述Special Issue ① 林 珠1, 邢 延2 1(广东省计算中心, 广州 510033) 2 (广东工业大学 自动化学院, 广州 510006) 摘 要: 特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取. 针对每一类的特征提取方法, 进一步研究了它相应的分类方法和它在时间序列数据中的应用邻域. 关键词: 时序数据; 分类; 特征提取 Survey of Feature Extraction Approaches for Time Series Classification LIN Zhu 1, XING Yan 2 1(Guangdong Computer Center, Guangzhou 510033, China) 2 (Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China) Abstract : The main contributions of this paper are: 1) The main feature extraction approaches are classified into four categories; 2) The main idea of each category is analyzed, the advantages and disadvantages are pointed out; 3) The guidelines of choosing suitable feature extraction approach is suggested. Key words : time series; classification; feature extraction 1 引言 时序数据(time series data)广泛存在于现实生活中,是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列, 其时间轴上的采样值通常又被称为特征[1]. 时序数据普遍存在于许多重要应用邻域, 比如DNA 序列、金融数据、传感器网络监控数据、移动对像跟踪数据、机器故障检测数据等等. 由于时序数据与时间相关联, 因而其数据量一般都是非常庞大的, 这就对时序数据挖掘技术提出了更高的要求[2]. 在时序数据挖掘的研究与应用领域, 时序数据分类是重要任务之一[1,2]. 例如, 依据语音信号的波形识别出说话人的性别和年龄, 依据心电图的时序波形识别出病者所患的病症, 依据地震波的历史数据, 去识别地震的类型, 依据在机器运转过程中进行故障检测和识别故障类型, 甚至在客户关系管理中根据某段时间的客户 购买信息, 识别不同的消费群体等等. 衡量分类技术优劣的核心指标是分类准确率, 而提高分类准确率途径有两种: 一是改进分类器; 二是采用特征提取技术(feature extraction). 特征提取是在分类前对数据时间采样值上进行适量的归约, 以达到减少数据量同时提高分类准确率(底线是不牺牲分类准确率)的目的. 时间序列除了具有的趋势性、季节性、周期性等一般特征之外, 不同的时序数据又存在不同的个别特征. 如金融数据, 普遍具有“高峰厚尾”和“平方序列微弱而持续的自相关”的特点; 而地震波则具有强度随时序延伸而减弱的特点; 语音信号幅度具有一定的范围, 并以零幅和近零幅的概率高, 而且长时间的语音信号会有相当多的无信号区间, 即所谓的语音寂静区间; 心电信号则具有很强的周期性, 它的主要特征是 ① 基金项目:广东省科技计划项目基金(2011B060500049, 2010B090400545, 2010A040300006) 收稿时间:2012-02-06;收到修改稿时间:2012-03-04

用户行为分析

用户行为指标分析 目录 1. 了解用户，对用户进行分类 (2) 1.1了解用户的黏性、活跃度和产出 (2) 1.2对客户进行等级划分 (2) 2.分析客户留存，找出提高方法 (3) 2.1对流失客户进行调研 (3) 2.2留存率关注前两周 (4) 2.3提高前八周的留存率 (4) 2.4通过产品复购检验有效留存 (4) 3. 分析客户流量，侧面了解产品 (5) 3.1关注产品浏览情况，发现产品热销OR参数Bug (5) 3.2关注用户实时活跃度，进行有效时段的信息推送 (5) 3.3优化用户访问最多的3个界面，推介新产品 (5) 4. 分析环节转化率，优化获客渠道 (5) 4.1量化各个步骤的转化率 (6) 4.2波士顿矩阵评价获客渠道 (6) 5.行为分析中有效指标汇总 (6) 5.1基于客户的指标 (6) 5.2基于留存率的指标 (6) 5.3基于流量的指标 (7) 5.4基于转化率的指标 (7) 所有企业的运营根本是用户，用户是一个企业持续运营下去的源泉，如果没有用户，企业必将死亡。因此，用户行为分析就变成了最重要的事情，比你的招聘计划，年度规划等等重要的多。 那么，想研究用户行为单纯靠想是不行的，用户在我们的网站、app上浏览之后，唯一留下的不是脚印，而是数据。当然，前提是你的企业足够重视数据，对用户的行为数据进行了监测和留存。如果你做了这一步，恭喜你，你已经超越了60%的同行竞品。 用户行为其实涵盖了我们所有日常进行的数据分析。让用户的行为数据，指导运营、指导产品迭代更新、甚至可以指导企业内部运作和各部门的竞争。 事实上，用户行为数据分析中，最重要的就三点： 1)用户从哪来？（渠道流量、渠道转化率） 2)用户都经过了哪里？（访问路径、注册路径、停留时间、跳失率、访问深度） 3)用户为什么留下/离开？（导致流失的原因、各页面转化率、页面跳失率、各页面交互和体验、用户活跃量、用户粘性。） 只要抓住这几点，就能全面分析出当前产品的用户行为。细分下来，可以做以下分类： 1)了解用户，对用户进行分类：了解研究对象； 2)分析客户留存，找出提高方法：从结果找原因；(购买产品的客户) 3)分析客户流量，侧面了解产品：从过程找原因；(客户关注的产品) 4)分析环节转化率，优化获客渠道：从源头找原因；(客户的来源渠道)

用户行为数据分析数据挖掘BI 项目计划书

用户行为数据分析项目计划书 2011/5/4 修改记录

目录 一、项目背景 (5) 二、相关术语 (5) 1. Web数据挖掘 (5) 1)Web数据挖掘分类 (6) 2) Web数据的特点 (7) 3) 典型Web挖掘的处理流程 (7) 4) 常用的数据挖掘技术 (7) 5) Web商业智能BI（Business Intelligence） (8) 2. 网站流量统计 (10) 3. 统计指标/术语 (10) 4. 用户分析-- 网站用户的识别 (13) 5. WEB日志的作用和缺陷 (15) 6. 漏斗模型（Funnel Model） (17) 7. 目前提供此服务产品/企业 (18) 三、项目目的 (18) 四、项目需求 (18) 1. 页面统计 (18) 2. 用户行为指标 (19) 3. 潜在用户特征分析 (19) 4. 指定User Cookie的分析 (20) 5. 用户趋势分析 (20) 五、项目系统设计 (20) 六、项目详细设计 (21) 1. 数据收集 (21) 2. 数据模型 (22) 1) 统计PV量(趋势) (22) 2) 消重统计独立IP量/ IP的平均访问页面量(趋势) (22) 3) 消重统计独立UV量/ UV的平均访问页面量(趋势) (23) 4) 统计URL的访问来源Ref的量/ Ref排行(趋势) (23) 5) 统计Ref=URL的去访URL*/跳出的量/ 去访/跳出排行(趋势) (23) 6) 统计分析/预测/规律特定用户的行为(趋势) (24) 7) 统计新访客/老访客(趋势) (24) 8) 页面平均停留时间/ 页面平均时长(趋势) (24) 9) 搜索引擎列表 (24) 10) 搜索引擎关键词 (25) 11) 搜索引擎关键词(各搜索引擎) (25) 12) 老用户回头率（用户黏性） (25) 13) 新增用户增加/流失（用户黏性） (25) 14) 不活跃用户激活（用户黏性） (26) 15) 用户浏览深度（用户黏性） (26)

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法

图像特征特点及常用的特征提取与匹配方法 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。 一颜色特征 （一）特点：颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外，仅使用颜色特征查询时，如果数据库很大，常会将许多不需要的图像也检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法，其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。 （二）常用的特征提取与匹配方法 （1） 颜色直方图 其优点在于：它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布，即不同色彩在整幅图像中所占的比例，特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于：它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置，即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。 最常用的颜色空间：RGB颜色空间、HSV颜色空间。 颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。 （2） 颜色集 颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。颜色集是对颜色直方图的一种近似首先将图像从RGB颜色空间转化成视觉均衡 的颜色空间（如HSV 空间），并将颜色空间量化成若干个柄。然后，用色彩自动分割技术将图像分为若干区域，每个区域用量化颜色空间的某个颜色分量来索引，从而将图像表达为一个二进制的颜色索引集。在图像匹配中，比较不同图像颜色集之间的距离和色彩区域的空间关系 （3） 颜色矩